能否创建从Pipeline活动输出获取数据的Azure Data Flow？

完全可以实现你的需求，根据数据体量不同，有几种实用方案：

1. 小体量数据（如少量记录、配置信息）：用Pipeline参数直接传递 #

• 让Azure Function把处理后的数据以JSON字符串格式返回（在Function代码里设置返回值为处理好的数据集JSON）。
• 在Pipeline里，通过表达式 @activity('你的Azure Function活动名称').output 获取Function的输出，把它赋值给一个Pipeline参数（比如命名为processedData）。
• 打开Azure Data Flow，添加数据源时选择**“Inline”（内联数据集）**，在数据源的内容设置里引用这个Pipeline参数：@pipeline().parameters.processedData，就能直接用Function处理后的数据了。

2. 大体量数据：通过中间存储中转（最常用） #

因为Data Flow对大数据的处理依赖存储介质，这种方案适配绝大多数场景：

• 配置Azure Function，把处理后的数据写入Azure Blob Storage或Azure Data Lake Storage (ADLS) 的临时文件（推荐用Parquet格式，压缩率高、处理快）。
• 在Pipeline里创建一个指向这个临时文件的Dataset（比如Blob Dataset，路径设置为Function写入的文件路径）。
• 把这个Dataset作为Azure Data Flow的数据源，后续正常做数据转换即可。
• 可选：Data Flow执行完后，加一个删除活动删掉临时文件，避免占用存储。

3. 结构化数据：用Azure SQL临时表中转 #

如果处理后的数据是结构化的，可以用临时表做中间层：

• 让Azure Function把数据写入Azure SQL Database的临时表（比如#TempProcessedData）。
• 创建指向该临时表的Azure SQL Dataset，作为Data Flow的数据源。
• 处理完成后，可以选择删除临时表，或者保留用于后续数据校验。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alejandro Alvarez